tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
是 TensorFlow 中的一个计算序列损失的函数,它通常被用于训练序列到序列(seq2seq)模型,尤其是在自然语言处理中经常用到。本篇攻略将从以下几个方面讲解 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
的作用和使用方法:
tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
作用tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
使用方法及参数解析- 两个使用
tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
进行序列训练的实例
1. tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
作用
在深度学习问题中,我们希望通过训练模型,可以最小化预测输出和目标输出之间的距离。在序列到序列建模任务中,例如自然语言处理任务(机器翻译、文本摘要等),我们通常考虑预测的序列与目标序列之间的距离。因此,我们需要一个损失函数来度量这个距离。tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
就是一种用于计算序列损失的函数。
2. tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
使用方法及参数解析
下面详细介绍 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
的使用方法及参数解析。
tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits,
targets,
weights,
average_across_timesteps=True,
average_across_batch=True,
softmax_loss_function=None,
name=None)
其中参数含义如下:
logits
: 维度为[batch_size, sequence_length, num_decoder_symbols]
的张量表示预测的符号概率;targets
: 维度为[batch_size, sequence_length]
的 2-D 张量,表示目标符号的实际值;weights
: 维度为[batch_size, sequence_length]
的 2-D 张量,其中值为 1 或者 0。用于标记是否要为该样本计算损失值,即在样本的最后一个 time_step 前未到达 end_token 的所有位置,在weights 中填充 1,在剩余位置处填充 0;average_across_timesteps
: 如果为True
,则序列损失取每个时刻损失的平均值,得到一个标量;否则序列损失的维度与logits
维度相同;average_across_batch
: 如果为True
,则返回每个样本的平均损失,得到大小为 [batch_size] 的向量,否则每个batch不再算平均值而是返回维度大小与batch_size一致的向量;softmax_loss_function
: 如果不为None,则覆盖默认的softmax损失函数。默认的softmax损失函数为tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
;name
: 可选的,是此操作的名称,如果未设置则使用 “sequence_loss”。
3. 两个使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
进行序列训练的实例
下面提供两个使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
训练序列模型的示例:
实例1: 使用 sequence_loss
进行文本生成模型训练
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 设置参数
batch_size = 64
steps = 100
num_units = 512
vocab_size = 10000
# 定义输入数据
inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps), name='inputs')
targets = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps), name='targets')
# 定义 RNN 的 cell 和初始状态
cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units)
initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
# 将输入转为词向量
with tf.variable_scope('embedding'):
embedding = tf.get_variable('embedding', [vocab_size, num_units], dtype=tf.float32)
inputs_emb = tf.nn.embedding_lookup(embedding, inputs)
# 定义用于生成预测值的输出的全连接层
output_layer = tf.layers.Dense(vocab_size, name='Output_layer')
# 使用 dynamic_rnn 构建网络
with tf.variable_scope('RNN'):
outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs_emb, initial_state=initial_state)
# 将网络的输出连接到一个全连接层输出
logits = output_layer(outputs)
# 定义损失函数
sequence_loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits, targets, tf.ones([batch_size, steps]))
# 使用 Adam 进行优化
train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(sequence_loss)
# 训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
input_data = np.random.randint(vocab_size, size=(batch_size, steps))
target_data = np.random.randint(vocab_size, size=(batch_size, steps))
_, loss = sess.run([train_op, sequence_loss], feed_dict={inputs: input_data, targets: target_data})
if (i + 1) % 100 == 0:
print('Iteration:', i + 1, 'Loss:', loss)
实例2: 使用 sequence_loss
与 Beam Search 进行序列预测
import tensorflow as tf
import numpy as np
import math
# 定义 Beam Search
def beam_search_decoder(data, k):
sequence = [[list(), 0.0]]
for row in data:
updated_sequences = []
for seq in sequence:
for i in range(len(row)):
updated_seq = seq[0] + [i]
updated_seq_score = seq[1] - math.log(row[i])
updated_sequences.append([updated_seq, updated_seq_score])
ordered = sorted(updated_sequences, key=lambda x: x[1])
sequence = ordered[:k]
return sequence[0][0]
# 定义参数
vocab_size = 10000
batch_size = 64
steps = 25
num_units = 512
beam_width = 3
# 定义输入数据
encoder_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps), name='inputs')
decoder_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps), name='targets')
decoder_targets = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps))
# 定义 RNN Cell
cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units)
# 定义隐藏状态
encoder_hidden_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
decoder_hidden_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
# 定义输出层
projection_layer = tf.layers.Dense(vocab_size, name='Output_layer')
# 定义 Embedding 层
embedding = tf.get_variable('embedding', [vocab_size, num_units], dtype=tf.float32)
encoder_emb_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, encoder_inputs)
decoder_emb_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, decoder_inputs)
# 编码器
with tf.variable_scope('Encoder'):
_, encoder_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, encoder_emb_inputs, initial_state=encoder_hidden_state)
# 解码器,使用 Beam Search
with tf.variable_scope('Decoder'):
# 生成 encoder 的输出state
tile_state = tf.contrib.seq2seq.tile_batch(encoder_state, beam_width)
tile_seq_len = tf.contrib.seq2seq.tile_batch(tf.constant([steps]), beam_width)
# 使用 Beam Search 分别给 decoder 的 tile_state 和 tile_seq_len 执行解码
decoder_initial_state = tf.contrib.seq2seq.LSTMStateTuple(tile_state.c, tile_state.h)
decoder = tf.contrib.seq2seq.BeamSearchDecoder(
cell=cell,
embedding=embedding,
start_tokens=tf.fill([batch_size], 1),
end_token=2,
initial_state=decoder_initial_state,
beam_width=beam_width,
output_layer=projection_layer,
length_penalty_weight=0.0)
# 运行解码函数,返回解码后的结果
outputs, _, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, maximum_iterations=steps)
# 定义预测结果
sampled_id = outputs.predicted_ids[:, :, 0]
# 定义损失函数
sequence_loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(projection_layer(outputs.rnn_output), decoder_targets)
# 使用 Adam 进行优化
train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(sequence_loss)
# 进行训练
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
input_data = np.random.randint(vocab_size, size=(batch_size, steps))
target_data = np.random.randint(vocab_size, size=(batch_size, steps))
# 使用 Beam Search 进行预测
predicted_data = sess.run(sampled_id, feed_dict={
encoder_inputs: input_data,
decoder_inputs: np.zeros([batch_size, steps]),
decoder_targets: target_data
})
predicted_data = [beam_search_decoder(seq, beam_width) for seq in predicted_data]
# 计算损失并更新模型
_, loss = sess.run([train_op, sequence_loss], feed_dict={
encoder_inputs: input_data,
decoder_inputs: np.zeros([batch_size, steps]),
decoder_targets: target_data
})
if (i + 1) % 100 == 0:
print('Iteration:', i + 1, 'Loss:', loss)
以上两个示例展示了 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss
的使用方法,第一个示例展示了如何对文本生成模型训练,第二个示例展示了如何使用 Beam Search 对模型进行预测。其中,第二个示例是一个非常实用的技巧,在处理一些有明确上下文关系的任务中,Beam Search 可以更加准确地预测出下一步应该输出什么。